Physics-inspired compact modeling of memristive devices

Abstract

In einer zunehmend digitalisierten Welt ist der Bedarf an innovativen, energieeffizienten und sicheren Hardwarelösungen größer denn je. Memristive Bauelemente eröffnen neue Möglichkeiten für Anwendungen wie neuromorphes Rechnen und Hardwaresicherheit. Die Schaltprozesse dieser Bauelemente verlaufen über mehrere Längen- und Zeitskalen, und die Bestimmung ihres genauen Mechanismus durch Experimente ist oft herausfordernd, was Computermodelle zur Analyse ihres Verhaltens erforderlich macht. Diese Arbeit stellt ein physik-inspiriertes kompaktes Modell vor, das Eigenschaften einfacher und multidimensionaler Modelle kombiniert, um realistische stochastische Simulationen dieser Bauelemente zu ermöglichen. Anhand dieser Modelle wurden spezifische Eigenschaften wie stochastisches, nichtflüchtiges und nichtlineares Verhalten untersucht. Die Ergebnisse für oxide-basierte Bauelemente wurden systematisch untersucht, um ihre potenziellen Vorteile für sichere neuromorphe Anwendungen aufzuzeigen.In a world increasingly reliant on digital technologies, the need for innovative, energy-efficient and secure hardware solutions is greater than ever. Memristive devices, open new possibilities for neuromorphic computing and hardware security. The switching processes in these devices span various length and time scales, and determining their precise mechanism through experiments is often challenging, requiring computational models to analyze their behavior. This work presents a physics-inspired compact model that combines features of existing compact and multidimensional models to enable realistic stochastic device simulations. Using these models, specific device behaviors such as stochastic, nonvolatile, and nonlinear characteristics were examined. Findings for oxide based devices were systematically correlated to highlight their potential benefits for secure neuromorphic applications